- 【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法(SHO)机器人栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线。
Matlab程序猿小助手
通信原理算法matlab机器人开发语言信息与通信启发式算法
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述海马优化器(SeaHorseOptimizer,SHO)是一种近年来提出的新型启发式算法,其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式,特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世,它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题,海马优化器正是这样一
- python实现蚁群算法
孺子牛 for world
python算法开发语言
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法,常用于解决优化问题,如旅行商问题(TSP)、调度问题等。这里,将提供一个简化的蚁群算法实现,用于解决旅行商问题(TSP)。蚁群算法(ACO)解决TSP问题的基本步骤:初始化:设置蚂蚁数量、信息素挥发系数、信息素增加强度系数等参数,初始化信息素矩阵。构建解:每只蚂蚁随机选择起点,根据信息素浓度和启发式信
- MATLAB智能优化算法-学习笔记(1)——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】
郭十六弟
算法matlab学习智能优化算法算法思想遗传算法求解0-1背包问题
一、问题描述(1)数学模型(2)模型总结目标函数:最大化背包中的总价值Z。约束条件:确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量:每个物品是否放入背包,用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性,当问题规模较大时,求解此问题通常需要使用启发式算法(如遗传算法、动态规划、分支定界法等)来找到近似最优解。(3)实例讲解:0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
- 基于强化学习的制造调度智能优化决策
松间沙路hba
智能调度强化学习制造智能排程车间调度APS强化学习
获取更多资讯,赶快关注上面的公众号吧!文章目录调度状态和动作设计调度状态的设计调度动作的设计基于RL的调度算法基于值函数的RL调度算法SARSAQ-learningDQN基于策略的RL调度算法基于RL的调度应用基于RL的单机调度基于RL的并行机调度基于RL的流水车间调度基于RL的作业车间调度基于RL的其他调度RL与元启发式算法在调度中的集成应用讨论问题领域算法领域应用领域参考文献生产调度作为制造系
- 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)附代码案例
Cooku Black
机器学习python高级用法遗传算法启发式算法python
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)简介遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索算法,属于进化计算的一种。它是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代提出的,用于解决优化问题,是一种启发式算法。遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化过程中的遗传和变异机制来优化问题的解。算法流程初始化:随机生成一组染色体(解的编码),构成初
- 10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention
机器不会学习CSJ
时间序列预测算法网络matlabcnnlstm深度学习
文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发,开普勒优化算法(KeplerOptimizationAlgorithm,KOA)是一种元启发式算法,灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度,每个行星代
- 遗传算法实现
qq_51497433
matlab开发语言算法
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法,它是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代提出的。遗传算法在解决优化和搜索问题时非常有效,特别是在解空间大且复杂时。该算法使用了生物进化中的选择、交叉(杂交)和变异等概念。遗传算法通常包括以下步骤:初始化:随机生成一个初始种群。种群由一定数量的个体组成,每个个体代表一个解。评估:计
- 【MATLAB源码-第138期】基于matlab的D2D蜂窝通信仿真,对比启发式算法,最优化算法和随机算法的性能。
Matlab程序猿
通信系统MATLAB通信原理matlab信息与通信算法
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述D2D蜂窝通信介绍D2D蜂窝通信允许在同一蜂窝网络覆盖区域内的终端设备直接相互通信,而无需数据经过基站或网络核心部分转发。这种通信模式具有几个显著优点:首先,它可以显著降低通信延迟,因为数据传输路径更短;其次,由于减少了基站的中转,可以提高数据传输的能效,从而延长终端设备的电池寿命;再次,D2D通信可以提高系统容量和频谱效率,因为同一地理区域内的频谱可以
- beamsearch的计算过程和代码实现
浅白Coder
自然语言处理自然语言处理深度学习人工智能神经网络
Beamsearch(束搜索)是一种用于生成序列的搜索算法,常用于序列生成任务,例如机器翻译、语音识别和文本生成。它是一种启发式算法,旨在在生成序列时平衡搜索空间的广度和深度。Beamsearch使用一个参数称为"beamwidth"(束宽度)来控制搜索的宽度,即在每个时间步骤选择保留的最有希望的候选项数量。在每个时间步骤,Beamsearch保留最有希望的K个候选项,其中K是束宽度。下面是Bea
- 矩形排料算法
monk比丘
笔记
这几天研究矩形排料(下料、排样)问题。通过对矩形的宽高聚类得到一个启发式算法,能实现很好的排样效果。
- 启发式算法
Sanchez·J
美赛启发式算法算法python数学建模
引入以一个著名的问题为例——旅行商问题(TSP)。假设有一个商人要拜访N个城市,每个城市只能拜访一次,最后回到原来出发的城市,求最短路径。这是一个NP-hard问题,即目前来看,要求出最优解只能枚举,复杂度为。n只要稍微大一点,就会无法在正常时间内求出来。现在我们退一步,要求在一定时间内求出来,但不要求最优的解,只要一个相对比较优秀的解就行,这就引出了启发式算法。启发式算法基于直观或经验构造的算法
- 2024年新提出的算法:(凤头豪猪优化器)冠豪猪优化算法Crested Porcupine Optimizer(附Matlab代码)
群智算法小狂人
智能优化算法元启发式算法算法matlab数学建模
本次介绍一种新的自然启发式元启发式算法——凤头豪猪优化器(CrestedPorcupineOptimizer,CPO)。该成果于2024年1月发表在中科院1区SCItop期刊Knowledge-BasedSystems(IF=8.8)上。1、简介受到凤头豪猪(CP)各种防御行为的启发,用于精确优化各种优化问题,特别是那些具有大规模攻击的问题。从最不具攻击性到最具攻击性,冠豪猪使用四种不同的保护机制
- 优化算法改进的三个定性分析实验:收敛行为分析,种群多样性分析和探索开发分析
树洞优码
算法matlab启发式算法代码规范
蛇优化算法是2022年提出的一种新的元启发式算法,发表在一区期刊Knowledge-BasedSystems,该算法是一种模仿蛇特殊交配行为的新型智能优化算法。对于每条蛇(雄性/雌性),如果在食物数量足够,温度很低的条件下,就会努力得到最好的伴侣。本期以蛇优化器SnakeOptimizer(SO)为例,在23个基准测试函数上进行定性分析实验,这三个实验可以大大增加论文的说服力和提升文章质量,可以增
- Linux调度-反转楼梯最后期限调度算法
人间正道是沧桑a
(反转楼梯最后期限调度算法)TheRotatingStaircaseDeadlineScheduler简称RSDLCPU调度似乎是那些永远未完成的工作之一。开发人员可以在CPU调度器上工作一段时间,并使其工作得更好,但总有一些工作负载不能像用户希望的那样得到很好的服务。交互系统的用户尤其倾向于对调度器延迟敏感。作为回应,当前的调度器已经发展出一组精心设计的启发式算法,它们试图检测哪些进程是真正交互
- 2019-03-28派森学习第129天
每日派森
帮师妹装了一晚上tensorflow,按照自己的前天安装的流程总还会报错,在加上她的电脑特别慢,真无语了!今晚学习一会儿模拟退火算法吧,白天都搜索了,一直没有来的及学习。5种启发式算法:1首先要明白全局最小和全局极小值:2模拟退火算法的基本思想:在每一步都有一定概率接受比当前更差的结果,从而有助于跳出局部极小值,找到全局最小值。算法框图
- 2024年新提出的算法:一种新的基于数学的优化算法——牛顿-拉夫森优化算法|Newton-Raphson-based optimizer,NRBO
项目申报小狂人
智能优化算法元启发式算法MATLAB算法数学建模
1、简介开发了一种新的元启发式算法——Newton-Raphson-Based优化器(NRBO)。NRBO受到Newton-Raphson方法的启发,它使用两个规则:Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和TrapAvoidance算子(TAO)以及几组矩阵来探索整个搜索过程,以进一步探索最佳结果。NRSR使用Newton-Raphson方法来提高NRBO的探索能力,并提高收敛速度以达到
- 2020-05-20
bokli_dw
启发式算法:与过去的经验有关空缺几页少一张回顾遗传算法:交叉变异的概率每年考试是开卷做控制、天线、光通信。你的研究方向是什么?你觉得哪门智能信息处理方法可以在你的研究方向上很有帮助??第九章多传感器融合技术知识表示-模糊集-粗集神经网络-机器学习最重要的是搜索--智能算法:遗传、免疫、蚁群算法。每个算法在哪方面运用起来最得心应手就用哪个fusion--融合无人驾驶:融合很多的信息--信息融合是将来
- 启发式算法解决TSP、0/1背包和电路板问题
NK.MainJay
启发式算法算法
1.LasVegas题目设计一个LasVegas随机算法,求解电路板布线问题。将该算法与分支限界算法结合,观察求解效率。代码python代码如下:#-*-coding:utf-8-*-"""@Date:2024/1/4@Time:16:21@Author:MainJay@Desc:LasVegas算法解决电路问题"""importheapqimportrandommaps=[]nums=8fori
- 基于黄金正弦算法的函数寻优算法
心️升明月
最优化问题matlabmatlab黄金正弦算法
文章目录一、理论基础1、算法原理2、算法伪代码二、仿真实验与分析三、参考文献一、理论基础1、算法原理黄金正弦算法(Goldensinealgorithm,Gold-SA)是Tanyildizi等人于2017年提出的新型元启发式算法,该算法的设计灵感来源于数学中的正弦函数,该算法利用数学中的正弦函数进行计算迭代寻优,其优点是收敛速度快、鲁棒性好、易于实现、调节的参数和运算符少。Gold-SA根据正弦
- 炼钢-连铸生产动态调度模型(加启发式算法步骤)
Han-torch
启发式算法动态调度
最近阅读了一些文献来了解动态调度的问题,有几篇文章觉得总结整理的很到位。《炼钢-连铸生产调度模型及启发式算法》——刘光航《钢铁生产动态调度理论研究与工程应用综述》——常春光《炼钢-连铸混合优化调度方法及应用(博士学位论文)》——王秀英首先整理一下看过的文献资料,关于动态调度研究方法应该可以分为四类:(1)基于模型的方法1.精确模型:运筹学方法,包括线性规划、动态规划、排队论、网络与图论等2.近似模
- TSOA-TCN-SelfAttention基于凌日优化时间卷积网络融合多头自注意力机制的多特征回归预测程序,还未发表!
预测及优化
网络回归数据挖掘
适用平台:Matlab2023版及以上凌日优化算法(TransitSearchOptimizationAlgorithm,TSOA)是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法,当一颗行星经过其恒星前方时,会导致恒星的亮度微弱地下降,这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法,即凌日搜索(TS)。在凌日算法中,通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光,检查亮度的变化,如果观察到接收到的光量减少
- 新算法!!! TSOA-CNN-LSTM-Attention凌日优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序,数据由Excel导入,直接运行
预测及优化
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适用平台:Matlab2023版及以上凌日优化算法(TransitSearchOptimizationAlgorithm,TSOA)是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法,当一颗行星经过其恒星前方时,会导致恒星的亮度微弱地下降,这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法,即凌日搜索(TransitSearch,TS)。在凌日算法中,通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光,检查亮度的变化
- 【机器学习】半监督学习
十年一梦实验室
机器学习学习人工智能深度学习
一、问题假设要利用无标签样本进行训练,必须对样本的分布进行假设?二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法,它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。自训练:自训练是一种使用单个模型的半监督学习的方法,它的过程是先用有标签的数据训练一个初始的模型,然后用这个模型对无标签的数据进行预测,选择一些预测结果最有信心的数据作为新的有标签的数据,加入到原来的有标签的数据集中,再用这个扩充的数
- 粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现
Matlab神经网络深度学习
神经网络回归matlab机器学习源代码管理性能优化
一、粒子群算法PSO(代码获取:评论区或者私信获取)粒子群优化算法(Particleswarmoptimization,PSO)是由Kennedy等人于1995年提出的一种经典的启发式算法。PSO受启发于对鸟群捕食行为的研究,是通过群体中的个体之间的协作和信息共享,使得群体位置在解空间中从无序到有序,群体成员通过学习自己和其他成员的经验,不断改变搜索模式,从而寻得最优解。PSO由于具有调整参数少、
- 前端性能优化-加载优化
渔老师
前端cssjavascripthtml
前端性能优化-加载优化1.资源加载优先级在浏览器发起网络请求时,并非每个字节都具有相同的优先级,所以,浏览器通常会对所要加载的内容进行推测,将相对重要的信息先呈现给用户。比如浏览器一般会先加载CSS,再去加载JavaScript脚本和图像文件。当然,浏览器的判断并不一定都是准确的,下面就来看看如何影响浏览器对资源加载的优先级。浏览器是基于自身的启发式算法,会对资源的重要性进行判断,来划分优先级,通
- UAV | 多算法在多场景下的无人机路径规划(Matlab)
KAU的云实验台
智能优化算法MATLAB无人机路径规划UAV算法无人机matlab
近年来,无人机(unmannedaerialvehicle,UAV)由于其灵活度高、机动性强、安全风险系数小、成本低等特点,被广泛应用于搜索巡逻、侦察监视、抢险救灾、物流配送、电力巡检、农业灌溉等军用或民用任务。路径规划是无人机执行任务的关键,也是自主无人机在工程应用上的主要挑战。现有的无人机路径规划算法主要分为经典算法和元启发式算法,经典算法包括:A*算法、快速搜索随机数RRT等,但这些算法在面
- 双语!性能优越|融合黏菌和差分变异的量子哈里斯鹰算法SDMQHHO
KAU的云实验台
哈里斯鹰优化算法MATLABpython算法pythonmatlab
前面的文章里卡卡介绍了哈里斯鹰优化算法(HarrisHawksOptimization,HHO).HHO是Heidari等[1]于2019年提出的一种新型元启发式算法,设计灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物过程中的合作行为以及突然袭击的狩猎风格,具有需调参数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点,在许多工程领域得到广泛的应用。然而,HHO算法虽然在CEC2005中有较好的性能,但HHO在CEC2017
- SVM线性支持向量机(二)(python实现)
你的梦想是?
机器学习支持向量机算法机器学习
3.求解根据带约束条件的目标函数最佳参数α\alphaα在硬间隔的线性可分支持向量机和软间隔的支持向量机中我们通过拉格朗日函数,对偶问题将带约束条件的求解多个最优参数的目标函数转化求解一个最优参数的目标函数。式1.26和式2.8,当时没有解释如何求最优参数α\alphaα,这里使用SMO序列最小优化算法求解最佳参数α\alphaα,SMO算法是一种启发式算法,他与坐标下降法类似。3.1坐标下降法坐
- 2023年智能算法之双曲正弦余弦优化器(SCHO),原理公式详解,附matlab代码
今天吃饺子
matlab开发语言
双曲正弦余弦优化器(SinhCoshOptimizer,SCHO)是一种新型元启发式算法,该算法基于双曲正弦和双曲余弦特性的数学启发,具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点。该成果于2023年10月发表在SCI一区,Top顶刊Knowledge-BasedSystems上。SCHO的灵感来源有三点。首先,如何在勘探和开发之间取得平衡是一个巨大的挑战,其次,面对复杂多样的问题,仍需要提出新的元
- 基于多元宇宙MVO算法的多目标优化(Matlab代码)
ByteWhisper
算法matlab数据结构Matlab
基于多元宇宙MVO算法的多目标优化(Matlab代码)多目标优化是在现实世界中广泛应用的一个重要问题。解决多目标优化问题的一个有效方法是使用元启发式算法,其中多元宇宙优化(Multi-VerseOptimization,MVO)算法是一种基于宇宙和多元宇宙的元启发式算法。本文将介绍如何使用Matlab实现基于多元宇宙MVO算法的多目标优化。首先,我们需要定义多目标优化问题。在本文中,我们将考虑一个
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring